RGB 图像转换为 YUV 和 HSV python代码

RGB（红绿蓝）颜色模型是一种常用的颜色表示方式，而YUV（亮度、色度-水平、色度-垂直）和HSV（色调、饱和度、值）是两种常见的彩色空间，常用于视频处理和色彩分析。Python中可以使用`numpy`库来进行这种颜色空间的转换。

以下是一个简单的RGB转YUV的示例，假设你已经有了一个RGB图像数组：

import numpy as np

def rgb_to_yuv(rgb):
    r = rgb[..., 0]
    g = rgb[..., 1]
    b = rgb[..., 2]

    y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b
    u = -0.1687 * r - 0.3313 * g + 0.5*b
    v = 0.5 * r - 0.4187 * g - 0.0813 * b

    # 归一化到[0, 255]范围
    return np.uint8([y, u, v])

# 使用例子
rgb_img = ...  # 这里应该是你的RGB图像数据
yuv_img = rgb_to_yuv(rgb_img)

对于HSV转换，由于涉及到更多的计算步骤，如从RGB到HSL（色相、饱和度、亮度），然后从HSL到HSV，这里给出一个简化的版本：

from colorsys import hsv_to_rgb, rgb_to_hsv

def rgb_to_hsv(rgb):
    hsl = rgb_to_hsv(*np.rollaxis(rgb, 2, 0))  # HSL转换
    h, s, l = hsl[:, :, 0], hsl[:, :, 1], hsl[:, :, 2]
    
    # 转换回HSV并归一化
    v = max(hsl)
    return np.dstack((h / (np.pi / 2), s / v, l / v))

hsv_img = rgb_to_hsv(rgb_img)

注意：实际应用中，可能需要引入第三方库如`scikit-image`来简化处理过程，并确保对边缘情况的处理。